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基于SVM的矿井通风系统故障诊断研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
abstract第7页
变量注释表第16-17页
1 绪论第17-23页
    1.1 研究背景及意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-22页
    1.3 研究内容及技术路线第22-23页
2 支持向量机概述第23-31页
    2.1 支持向量机分类算法第23-27页
    2.2 支持向量机回归算法第27-29页
    2.3 核函数第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
3 通风系统阻变型故障及诊断第31-42页
    3.1 矿井通风网络解算第31-33页
    3.2 阻变型故障及诊断第33-36页
    3.3 通风系统故障诊断SVM模型第36-41页
    3.4 本章小结第41-42页
4 通风系统故障诊断SVM方法第42-56页
    4.1 故障样本生成第42-43页
    4.2 SVM分类器与故障位置诊断第43-49页
    4.3 SVM回归器与故障阻值预测第49-55页
    4.4 本章小结第55-56页
5 复杂网络故障诊断实验第56-66页
    5.1 故障样本生成第56-58页
    5.2 输入特征向量维数对故障位置诊断准确率的影响第58-60页
    5.3 故障诊断实验第60-65页
    5.4 本章小结第65-66页
6 结论与展望第66-67页
    6.1 结论第66页
    6.2 展望第66-67页
参考文献第67-70页
附录Ⅰ第70-83页
作者简历第83-85页
学位论文数据集第85页

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